Группа исследователей под руководством Стэнфордской медицины разработала новый алгоритм искусственного интеллекта ARC-SV для выявления сложных структурных вариантов в геноме человека. В ходе анализа более 4000 геномов были обнаружены тысячи таких вариантов, многие из которых связаны с генами, регулирующими работу мозга, и ассоциированы с шизофренией и биполярным расстройством.
Сложные структурные вариации и их значение
Эти вариации, часто находящиеся в критически важных для мозга областях, влияют на экспрессию генов, что способствует пониманию риска психических заболеваний. Данное открытие открывает новые перспективы в изучении психических расстройств и разработке терапевтических подходов.
Геном человека: структура и функции
Геном человека представляет собой набор из 3 миллиардов пар оснований, где аденин спаривается с тимином, а цитозин — с гуанином. Эти последовательности не только кодируют инструкции для функционирования организма, но и являются маркерами эволюционной истории и происхождения болезней.
Перестановки в последовательности пар оснований могут быть простыми или сложными. Современные методы полногеномного секвенирования эффективно выявляют простые вариации, но не способны обнаруживать сложные структурные изменения.
Новый метод на основе искусственного интеллекта
Исследование, опубликованное в журнале Cell, представляет каталог сложных структурных вариантов, созданный на основе анализа более 4000 геномов. Эти вариации часто встречаются в генах, контролирующих работу мозга, и были обнаружены в областях, связанных с эволюцией человека.
Исследователи показали, что некоторые сложные структурные варианты влияют на считывание инструкций, содержащихся в генах, что может быть связано с шизофренией или биполярным расстройством.
Важность исследования
Это исследование является важным шагом в понимании генетической и молекулярной основ психических расстройств. Оно подчеркивает необходимость комплексного анализа сложных структурных вариаций для выявления заболеваний, связанных с мозгом и имеющих сильный генетический компонент.
Алгоритм ARC-SV
Алгоритм ARC-SV, основанный на искусственном интеллекте, способен идентифицировать сложные структурные вариации на основе данных полногеномного секвенирования. Он обладает точностью 95% и был обучен на десятках полных геномов, называемых пангеномами, от людей различного происхождения.
Алгоритм обнаружил более 8000 различных сложных структурных вариаций, длина которых варьировалась от 200 до 100 000 пар оснований. Многие из них были расположены в участках генома, регулирующих развитие и функционирование мозга.
Связь с психическими заболеваниями
Исследователи более детально изучили связь этих вариаций с психическими заболеваниями, особенно с шизофренией и биполярным расстройством. Способность легко находить и изучать сложные структурные вариации может объяснить, какие изменения в геноме приводят к наследственным психическим заболеваниям.
Полногеномные исследования ассоциаций (GWAS)
GWAS выявили множество участков генома, связанных с риском психиатрических заболеваний. Однако результаты GWAS не предоставляют достаточно детальной информации для принятия мер.
Алгоритм ARC-SV позволяет выявить конкретные сложные структурные вариации, что может значительно улучшить понимание генетических компонентов психических заболеваний.
Заключение
Исследование представляет значительный прогресс в выявлении генетических механизмов психических заболеваний. Результаты подчеркивают необходимость комплексного анализа генома для более глубокого понимания сложных структурных вариаций и их роли в развитии заболеваний.
Литература.
“Detection and analysis of complex structural variation in human genomes across populations and in brains of donors with psychiatric disorders” by Bo Zhou et al. Cell
